MOEA/Dmatlab程序

资 源 简 介

MOEA/Dmatlab程序

详 情 说 明

MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）是多目标优化领域的重要框架之一，其核心思想是将多目标优化问题分解为多个单目标子问题协同求解。

该Matlab实现主要包含以下技术要点：

问题分解策略 采用权重向量将原始多目标问题分解为多个标量子问题，常用的分解方法包括加权和法、切比雪夫法等。算法为每个子问题维护一个解，并通过邻域关系实现信息共享。

进化操作机制 在每一代进化过程中，算法通过选择相邻子问题的解进行交叉变异，产生新解后使用聚合函数评估质量，并更新相关子问题的当前最优解。

多样性保持 通过均匀分布的权重向量保证种群多样性，同时采用精英保留策略确保收敛性。邻域大小的设置会影响算法的探索与开发平衡。

该框架相比传统多目标进化算法（如NSGA-II）具有计算效率高、收敛性好等特点，特别适合处理具有规则Pareto前沿的问题。在实际应用中可调整分解方法、邻域大小等参数以适应不同问题特性。